NLP?NLP?

閱讀時間約 6 分鐘


我最初認識的 NLP 是 natural language processing (自然語言處理),目的是為了讓機器能懂人類的語言。


【自然語言處理】

「自然語言」是人類的語言,「處理」是機器的理解

人類語言有不同文法、斷詞/句、語氣等,為了讓機器能懂,人類事前需要先做大量的語言資料標記,標註詞性、單詞、詞意等。

舉例來說,機器要學會「我愛你」是 S+V+O (主詞+動詞+受詞) 的句構,並且要知道這裡的「我」、「愛」、「你」是三個分開的詞 (火影忍者裡的「我愛羅」則是自成一個名詞)。另外,為了瞭解這句話的意思,機器還要知道這三個詞分別的意義和這三個詞組合起來的語意。

從上述例子中就可以知道標記資料的工作有多龐雜,人一天產出的文字數以萬計,更不用說還有千變萬化的用法和句構。不過現今因為科技發達,資料庫的建置越來越完善,機器的理解甚至是回覆都已經達到令人驚豔的地步。


【神經語言程式學】

後來,我無意間從同學那裡得知另一種 NLP,全名是 neuro-linguistic programming (神經語言程式學/神經語言規劃)。後面的討論會以 NLP2 代稱。

雖然在維基百科的正文開始前就已提到:「此條目頁 (神經語言程式學/神經語言規劃) 的主題不是神經語言學或自然語言處理。」但我仍想嘗試以神經語言學的角度來對照 NLP2,因為我對 NLP2 的認識很有限,若能了解這兩個領域的區別會讓我對他們的認識更加清晰。

先說說我所認知的神經語言學,神經語言學一般是透過理論推測語言與大腦間的關係,接著提出幾個假說並以實際的實驗驗證假說,最終依數據推論出解釋。然而這個過程並非一步到位,還需經過許多學者不斷應證後,才能得出一個較有力的說法。


NLP2 名稱概念

MBA 智庫百科的解釋

"Neuro" →「身心」,大腦和身體藉由腦神經連結在一起,腦神經系統讓我們的感官能聯繫到這個世界。

[第一句話指的是大腦結構,第二句話跟大腦功能有關。]


"Linguistic" →「語法」,人類使用語言 (包含手勢等) 與他人相互影響。

[這裡將 "linguistic" 翻譯成 「語法」我覺得有點狹隘。語言學包含了人類產出及理解語言的一切,從聲音、句法、到意義等都是。]

你讀語言學,那會哪幾種語言?(上)

你讀語言學,那會哪幾種語言?(下)


"Programming" →「程式」,人類的意念、感覺、和行為具有重覆性,所以可以藉由提升這套「軟體」來改善我們的生活。

[所以這裡指的程式並非我所想的電腦程式,而是把人類的思想與行為比喻成電腦軟體。]


Neuro-linguistic programming → 「神經語言程式學」研究大腦如何運作,人類藉此配合及提升大腦,成就快樂人生。

[藉著「研究大腦如何運作」來「配合及提升大腦」,這個過程似乎還需要許多說明。]


維基百科的解釋

「神經語言規劃」指的是大腦("neuro",關於神經系統的)的運作可以在系統性指令("programming",節目編排或程式編碼)的基礎上,藉由語言(linguistic,語言學的)來進行改變。

[也就是—語言能下指令給大腦,改變大腦的運作。這裡似乎也需要更多說明。]


稍微整理一下我的疑問,

  • 好奇點1:NLP2 的根基是什麼?

[​這裡提到「大腦」和「神經系統」,但沒有看到說明腦區、功能性連結、或是腦電波等的具體分析。所以我想知道 NLP2 會如何了解大腦的運作?是了解大腦的什麼部分以及什麼功能?]

  • 好奇點2:如何下「指令」來配合、提升「軟體」?
  • 好奇點3:NLP2 可以應用在哪裡?


好奇點1:NLP2 的根基

(Tripathi, 2012)

NLP2 透過以下來了解大腦運作:

  1. 腦波,例如 α-waves (引起放鬆)、β-waves (與甦醒相關),腦波驅動著人類行為。
  2. 腦側化,例如左腦負責客觀、具邏輯性的思考;右腦負責情緒相關、具創意性的思考。舉例來說,若兩位說話者都以左腦思考進行交流,那他們就會感覺比較合得來。


好奇點2:如何下「指令」來配合、提升「軟體」?

(Furduescu, 2019)

接著,NLP2 主張人類的「軟體」透過重新「編碼」是可以被提升的。也就是透過感知、行為、及溝通來改變人的想法,進而影響人的行動。舉例來說,若常傳送給大腦「我做不到」的訊息,那做這件事的能力就會被抑制,最後就真的做不到了。反之,若常告訴自己「我做得到」,那大腦可能就會下意識搜尋最佳資源,做最大努力並達到理想結果。


好奇點3:NLP2 可以應用在哪裡?

NLP2 可以用在心理治療 (憂鬱症、焦慮症等) 或是自我提升 (公開演說能力、談判能力、領導力等)



筑言筑語

NLP2 似乎不太像是基於科學發展而來的工具,比較像心靈雞湯。

如同前面所說,若基於科學,NLP2 應該會有一些可供驗證的假說,並伴有實驗數據佐證成功的治療 (例如什麼激素、什麼樣的腦部活動經過 NLP2 方式治療後產生顯著變化) 或成功的自我提升 (例如在 NLP2 訓練前跟訓練後的信心量表、領導力表現等有顯著提升),且此類研究結果有大部分一致的趨勢。

但這裡看到的比較像是不斷向自己灌注正面想法,用「吸引力法則」的方式來讓自己的生活變得更好。

不過我得說,心靈雞湯沒什麼不好,每天對自己說好聽的話並鼓勵自己的確會提升一天的心情和行動力,長期下來也可能讓自己的生活越來越好。

關於 NLP2 的理論性和實驗性文獻,未來有機會讀到的話再整理成論文導讀,有必要也會回來修改這篇內容。


寫完這篇文章後,偶然讀到 Peter Chan 的〈NLP 課程真的有用嗎?你要知道 NLP 絕不是心理學〉,我同意裡面的一些觀點,不過還是等我有更多的發現後再多做分析。



參考文獻

Furduescu, B. (2019). Neuro-linguistic programming: history, conception, fundamentals and objectives. Valahian Journal of Economic Studies, 10(1), 39-50.

Tripathi, S. S. (2012). Neuro-linguistic programming: a tool for developing behavioral skills and competencies. IUP Journal of Soft Skills, 6(1), 16-28.

18會員
39內容數
語言學.旅遊.夢.一些突發奇想的東西
留言0
查看全部
發表第一個留言支持創作者!
後面有懶人沙發 的其他內容
許多人收到國家警報說中國衛星飛越臺灣南部,但為何看成「飛越越南」?語言學角度分析了主體-背景概念及詞頻對人類理解的影響,瞭解誤讀的背後原因。
本文章討論情緒負載詞和情緒標籤詞的定義和差異,以及其在語言中的角色。透過對此類詞彙的分析,揭示了人們對於情緒詞的認知與使用方式。參考文獻包括語意學相關研究,並從語言和神經認知角度進行了討論。
再次回想起那段記憶,你知道你已足夠強壯去度過它 為什麼有時候在描述自己經歷的事件時,我們不用「我」,而是用「你」來描述?這個「你」指的是誰? 記得小時候寫作文,老師總說不要使用「你」,會造成語氣太過強烈,好像在質疑、針對讀者。 是,也不是。要看是在什麼語境下使用。 「你」的指涉對象其實有很多,可以簡
【句法學—句子的組成】 句子內詞彙特定組合順序的規範,違反這個順序可能導致別人難以理解句子。 例如「我愛你」這句話是由主詞 (subject; S)、動詞 (verb; V) 以及受詞 (object; O) 組成的。主詞為做出動作的人,動詞是所做的動作,受詞是接收動作的人。這句話的組成是 S +
「大概就是中文、閩南語、英語,還有一點點西班牙文。」 喂,不是 但要怎麼解釋語言學志不在精通十八國語言,而是研究語言背後的機制,包含六大子領域:語音學、音韻學、構詞學、句法學、語意學,以及語用學? 上大學前的我同樣對語言學毫無概念,以為外文系就是讀讀外國經典文學,增強英語
許多人收到國家警報說中國衛星飛越臺灣南部,但為何看成「飛越越南」?語言學角度分析了主體-背景概念及詞頻對人類理解的影響,瞭解誤讀的背後原因。
本文章討論情緒負載詞和情緒標籤詞的定義和差異,以及其在語言中的角色。透過對此類詞彙的分析,揭示了人們對於情緒詞的認知與使用方式。參考文獻包括語意學相關研究,並從語言和神經認知角度進行了討論。
再次回想起那段記憶,你知道你已足夠強壯去度過它 為什麼有時候在描述自己經歷的事件時,我們不用「我」,而是用「你」來描述?這個「你」指的是誰? 記得小時候寫作文,老師總說不要使用「你」,會造成語氣太過強烈,好像在質疑、針對讀者。 是,也不是。要看是在什麼語境下使用。 「你」的指涉對象其實有很多,可以簡
【句法學—句子的組成】 句子內詞彙特定組合順序的規範,違反這個順序可能導致別人難以理解句子。 例如「我愛你」這句話是由主詞 (subject; S)、動詞 (verb; V) 以及受詞 (object; O) 組成的。主詞為做出動作的人,動詞是所做的動作,受詞是接收動作的人。這句話的組成是 S +
「大概就是中文、閩南語、英語,還有一點點西班牙文。」 喂,不是 但要怎麼解釋語言學志不在精通十八國語言,而是研究語言背後的機制,包含六大子領域:語音學、音韻學、構詞學、句法學、語意學,以及語用學? 上大學前的我同樣對語言學毫無概念,以為外文系就是讀讀外國經典文學,增強英語
你可能也想看
Google News 追蹤
Thumbnail
這個秋,Chill 嗨嗨!穿搭美美去賞楓,裝備款款去露營⋯⋯你的秋天怎麼過?秋日 To Do List 等你分享! 秋季全站徵文,我們準備了五個創作主題,參賽還有機會獲得「火烤兩用鍋」,一起來看看如何參加吧~
Thumbnail
美國總統大選只剩下三天, 我們觀察一整週民調與金融市場的變化(包含賭局), 到本週五下午3:00前為止, 誰是美國總統幾乎大概可以猜到60-70%的機率, 本篇文章就是以大選結局為主軸來討論近期甚至到未來四年美股可能的改變
Thumbnail
Faker昨天真的太扯了,中國主播王多多點評的話更是精妙,分享給各位 王多多的點評 「Faker是我們的處境,他是LPL永遠繞不開的一個人和話題,所以我們特別渴望在決賽跟他相遇,去直面我們的處境。 我們曾經稱他為最高的山,最長的河,以為山海就是盡頭,可是Faker用他28歲的年齡...
Thumbnail
在當今快速變化的數位時代,企業面臨著前所未有的數據處理需求。為了應對這些挑戰,企業紛紛建立自己的大型語言模型(LLM),利用大量數據進行訓練,讓模型能夠理解並生成自然語言,從而實現人機協作,優化業務流程並提升客戶體驗。
Thumbnail
本文介紹了人工智慧(AI)及機器學習(ML)的基本概念和關係,探討了數據在機器學習中的重要性,以及深度學習和生成式人工智慧的應用。
Thumbnail
人工智慧是什麼? 人工智慧(Artificial Intelligence, AI) 簡單來說,就是讓機器模仿人類的思考、學習和決策的能力。它就像是一個聰明的電腦程序,可以執行許多原本需要人類智慧才能完成的工作,例如: 語音辨識: 讓電腦聽懂人類的語言,像是 Siri、Google As
Thumbnail
本文要探討AI的任務與實戰場景。AI技術已深入生活各層面,從違約預測到都市交通管理。AI任務主要有三類:數值型資料處理、自然語言處理(NLP)和電腦影像辨識。時間序列資料和強化學習方法(如AlphaGo)也引起廣泛關注。AI演算法和方法因應不同學派和技術發展而多樣化,了解這些基礎有助選擇適合研究方向
Thumbnail
AI的世界充滿了創新和潛力,涵蓋了許多領域,包括但不限於機器學習,自然語言處理、電腦視覺和機器人技術。AI對人類社會的影響是複雜而多層面的,既帶來了巨大的機遇,也提出了新的挑戰。社會需要在技術發展和倫理規範之間找到平衡,確保AI技術的應用能夠真正造福人類。
Thumbnail
自動化思考(Automatic Thinking)是心理學中的一個概念,它指的是人們在日常生活中進行的快速、無意識和自動的「思路-反應」捷徑。
Thumbnail
科技發達,AI智能也越來越發達。 蠢孩子,我每篇小說的圖片都是用AI製作的唷!!
Thumbnail
生活中的溝通和誤會是人與人之間相互學習的過程,人工智慧在學習我們的智慧時,我們需要思考人類與人工智慧之間的關係。
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M 這是我看過最好的AI科普影片了;現在流行的GPT使用的大語言模型 (large language model, LLM), 是把每一個單字都當作一個高維度向量 影片中GPT3共儲存50257個英文單字, 每
Thumbnail
這篇文章討論了自然語言處理技術的發展歷程,從語言模型的引入到深度學習的應用。作者觀察到現今GPT在產出中文國學內容時的深度不足,並提出了自然語言處理領域的倫理使用和版權問題,以及對大眾的影響。最後,作者探討了個人在自然語言領域的發展可能性。
Thumbnail
這個秋,Chill 嗨嗨!穿搭美美去賞楓,裝備款款去露營⋯⋯你的秋天怎麼過?秋日 To Do List 等你分享! 秋季全站徵文,我們準備了五個創作主題,參賽還有機會獲得「火烤兩用鍋」,一起來看看如何參加吧~
Thumbnail
美國總統大選只剩下三天, 我們觀察一整週民調與金融市場的變化(包含賭局), 到本週五下午3:00前為止, 誰是美國總統幾乎大概可以猜到60-70%的機率, 本篇文章就是以大選結局為主軸來討論近期甚至到未來四年美股可能的改變
Thumbnail
Faker昨天真的太扯了,中國主播王多多點評的話更是精妙,分享給各位 王多多的點評 「Faker是我們的處境,他是LPL永遠繞不開的一個人和話題,所以我們特別渴望在決賽跟他相遇,去直面我們的處境。 我們曾經稱他為最高的山,最長的河,以為山海就是盡頭,可是Faker用他28歲的年齡...
Thumbnail
在當今快速變化的數位時代,企業面臨著前所未有的數據處理需求。為了應對這些挑戰,企業紛紛建立自己的大型語言模型(LLM),利用大量數據進行訓練,讓模型能夠理解並生成自然語言,從而實現人機協作,優化業務流程並提升客戶體驗。
Thumbnail
本文介紹了人工智慧(AI)及機器學習(ML)的基本概念和關係,探討了數據在機器學習中的重要性,以及深度學習和生成式人工智慧的應用。
Thumbnail
人工智慧是什麼? 人工智慧(Artificial Intelligence, AI) 簡單來說,就是讓機器模仿人類的思考、學習和決策的能力。它就像是一個聰明的電腦程序,可以執行許多原本需要人類智慧才能完成的工作,例如: 語音辨識: 讓電腦聽懂人類的語言,像是 Siri、Google As
Thumbnail
本文要探討AI的任務與實戰場景。AI技術已深入生活各層面,從違約預測到都市交通管理。AI任務主要有三類:數值型資料處理、自然語言處理(NLP)和電腦影像辨識。時間序列資料和強化學習方法(如AlphaGo)也引起廣泛關注。AI演算法和方法因應不同學派和技術發展而多樣化,了解這些基礎有助選擇適合研究方向
Thumbnail
AI的世界充滿了創新和潛力,涵蓋了許多領域,包括但不限於機器學習,自然語言處理、電腦視覺和機器人技術。AI對人類社會的影響是複雜而多層面的,既帶來了巨大的機遇,也提出了新的挑戰。社會需要在技術發展和倫理規範之間找到平衡,確保AI技術的應用能夠真正造福人類。
Thumbnail
自動化思考(Automatic Thinking)是心理學中的一個概念,它指的是人們在日常生活中進行的快速、無意識和自動的「思路-反應」捷徑。
Thumbnail
科技發達,AI智能也越來越發達。 蠢孩子,我每篇小說的圖片都是用AI製作的唷!!
Thumbnail
生活中的溝通和誤會是人與人之間相互學習的過程,人工智慧在學習我們的智慧時,我們需要思考人類與人工智慧之間的關係。
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M 這是我看過最好的AI科普影片了;現在流行的GPT使用的大語言模型 (large language model, LLM), 是把每一個單字都當作一個高維度向量 影片中GPT3共儲存50257個英文單字, 每
Thumbnail
這篇文章討論了自然語言處理技術的發展歷程,從語言模型的引入到深度學習的應用。作者觀察到現今GPT在產出中文國學內容時的深度不足,並提出了自然語言處理領域的倫理使用和版權問題,以及對大眾的影響。最後,作者探討了個人在自然語言領域的發展可能性。